Python编程——匿名函数lambda和高阶函数（filter，map，reduce，sorted等）的使用_综合

1. 匿名函数

在python中，我们使用 lambda 来创建匿名函数。匿名函数一般为一个表达式，函数体比较简单。它的特点如下所示：

lambda的主体是一个表达式，函数体比较简单，一般只有一个语句，而不是一个代码块。
lambda函数拥有自己的命名空间。
lambda的语法非常简单：即lambda 变量：执行的语句(并将语句执行的结果返回)

例如：

f=lambda i,j :i*i+j*j
print(f(3,4)) 结果如下： 
25

2. 筛选——filter函数

filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象（针对python3.x的版本），如果要将迭代器对象转换为列表，可以使用 list() 来转换。

filter() 函数该接收两个参数，第一个为筛选的标准（一般为函数），第二个为筛选的序列，序列中的每个元素作为参数传递给函数进行判断，返回值为 True 或 False（逻辑值），最后将返回 True 的元素放到新列表中，筛选出符合标准的元素。

例如：result中存放的是4个元组，每个元组中的信息可以理解为是火车票的车次，剩余票等。

#筛选filter
#result 为要筛选的序列
result=[('G111','2',''),('D111','2',''),('T111','','8'),('K111','','3')]
#拿什么标准去筛选，筛选什么,返回值为真或假（逻辑值）
def f1(i):return i[0][0] in "GD"
print(filter(f1,result))        #返回为一个迭代器对象
print(list(filter(f1,result)))  #以列表形式显示筛选后的结果结果如下：
<filter object at 0x00000000025DB3C8>
[('G111', '2', ''), ('D111', '2', '')]

如上例子，由于函数体比较简单，我们可以使用匿名函数来完成功能，将filter函数和lambda函数结合起来使用。

result=[('G111','2',''),('D111','2',''),('T111','','8'),('K111','','3')]
print(list(filter(lambda i: i[0][0] in "GD",result)))
print(list(filter(lambda i: i[0][0] not in "GD",result)))结果如下：
[('G111', '2', ''), ('D111', '2', '')]
[('T111', '', '8'), ('K111', '', '3')]

3. map 函数

map函数与filter函数一样，在python2和python3中稍有不同，python2直接返回一个列表，python3则返回一个可迭代对象。
map() 函数的语法： map(function, iterable)。即：map(操作，操作对象)
其中， function 将参数序列中的每一个元素都执行 function 函数的操作，返回一个新列表。

例如：

a=[5,6,7,8,9,10]
print(map(lambda i:i+10,a))       #返回一个迭代器
print(list(map(lambda i:i+10,a))) #加上list（）返回列表结果如下：
<map object at 0x00000000022DB240>
[15, 16, 17, 18, 19, 20]

在下面这个例子中，将filter函数，lambda函数和map函数结合起来使用，打印出每一项的结果。

带上list,直接执行，打印
result=[('G111','2',''),('D111','2',''),('T111','','8'),('K111','','3')]
list(map(print,filter(lambda i: i[0][0] in "GD",result)))
list(map(print,filter(lambda i: i[0][0] not in "GD",result)))结果如下：
('G111', '2', '')
('D111', '2', '')
('T111', '', '8')
('K111', '', '3')

4. reduce 函数

reduce() 函数会对参数序列中的元素进行累积，也即递归操作。
reduce() 函数的语法：reduce(函数(有两个参数)，可迭代的对象)
reduce() 函数的返回值为：函数计算的结果。
reduce() 函数在使用时，需要导入 from functools import reduce

例如：对迭代器中的元素进行递归操作，将第 1、2 个元素进行操作，得到的结果再与第三个元素用 function 函数运算，最后得到一个结果。

#reduce 递归
from functools import reduce
#两个参数
print(reduce(lambda i,j:i*j,range(1,10)))          #计算列表积：1*2*3*4*5*6*7*8*9
print(reduce(lambda i,j:i+j,range(1,10)))          #计算列表和：1+2+3+4+5+6+7+8+9
print(reduce(lambda i,j:i+j,[1,2,3,4,5,6,7,8,9]))  #计算列表和：1+2+3+4+5+6+7+8+9结果如下：
362880
45
45

5. sorted 函数

sorted() 函数对所有可迭代的对象进行排序操作。与列表中的sort方法不同。
sort 与 sorted 区别：sort 是应用在列表上的方法，而sorted 是对可迭代的对象进行排序操作。

sorted 函数的语法： sorted( iterable, key, reverse) 其中：

iterable -- 可迭代对象。
key -- 主要是用来进行比较的依据（按照什么进行排序）。
reverse -- 排序规则，reverse = True 降序， reverse = False 升序（默认）。

例如：结果为返回重新排列的列表

#排序,默认从小到大
print(sorted([1,-2,3,-4,9]))
print(sorted([1,-2,3,-4,9,-1.5],key=abs))          #按照绝对值排序
print(sorted([1,-2,3,-4,9,-1.5],key=lambda i:i%2)) #按照与2取余的结果进行排序结果如下：
[-4, -2, 1, 3, 9]
[1, -1.5, -2, 3, -4, 9]
[-2, -4, -1.5, 1, 3, 9]

6. 列表生成式

使用列表生成式，可以使一些简单的步骤一起执行，用在列表中。如下所示：

#列表生成式,用在列表中
print([i+i for i in range(10)])
print([i*i for i in range(10) if i>5])结果如下：
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
[36, 49, 64, 81]